计算机视觉应用与实战

作者: 韩少云，郑政，冯华，杨瑞红，徐理想，等　編著

9.26万字50人正在读

已完结现代当代当代文学

作品简介

《计算机视觉应用与实战》围绕计算机视觉在农业、医学、工业等领域的案例，深入浅出地讲解计算机视觉核心的模型与关键技术。本书中的案例代码可以在达内时代科技集团自主研发的 AIX-EBoard 人工智能实验平台上部署与实施，实现了教学场景化、学习趣味化。《计算机视觉应用与实战》分为三个部分，循序渐进地介绍计算机视觉相关技术的理论基础和各案例的实践步骤。第 1 部分基于 OpenCV 介绍传统视觉应用的基础算法，同时实现轮廓提取、全景图像拼接等案例的实践；在传统视觉应用的基础上，第 2 部分讲解基于机器学习和深度学习的视觉应用，结合不同行业的案例对图像进行分析处理，如水果识别、病虫害识别、相似图像搜索、眼底血管图像分割等；第 3 部分聚焦市场关注度较高的一些新兴视觉应用的原理及实现，如从二维图像到三维空间的重建、计算机视觉在移动设备中的应用、实时图像和视频的风格迁移等。《计算机视觉应用与实战》适合人工智能相关专业的本科生、专科生及计算机初学者阅读，既可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材，也可以作为相关领域从业者的学习和参考用书。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，深

目录 (247章)

倒序

正文

第1部分基于OpenCV的传统视觉应用第1章图像生成 1.1.1使用OpenCV显示图像 1.1.2使用Matplotlib显示图像 1.1.3案例实现——使用OpenCV显示图像 1.1.4案例实现——使用Matplotlib显示图像 1.2.1使用OpenCV读取图像 1.2.2使用Matplotlib读取图像 1.2.3案例实现——使用OpenCV读取图像 1.2.4案例实现——使用Matplotlib读取图像 1.3.1使用OpenCV保存图像 1.3.2使用Matplotlib保存图像 1.3.3案例实现——使用OpenCV保存图像 1.3.4案例实现——使用Matplotlib保存图像第1章图像生成-本章总结第1章图像生成-作业与练习第2章OpenCV图像处理（1）2.1.1均值滤波 2.1.2中值滤波 2.1.3高斯滤波 2.1.4案例实现 2.2.1图像锐化简介 2.2.2案例实现第2章OpenCV图像处理（1）-本章总结第2章OpenCV图像处理（1）-作业与练习第3章OpenCV图像处理（2）3.1.1使用OpenCV绘制各种图形 3.1.2案例实现 3.2.1几何变换操作 3.2.2案例实现第3章OpenCV图像处理（2）-本章总结第3章OpenCV图像处理（2）-作业与练习第4章图像特征检测第4章图像特征检测-4.1边缘编辑和增强 4.1.1Canny边缘检测简介 4.1.2案例实现第4章图像特征检测-4.2图像轮廓检测 4.2.1轮廓查找步骤 4.2.2查找轮廓函数 4.2.3绘制轮廓函数 4.2.4案例实现 4.3.1角点的定义 4.3.2Harris角点简介 4.3.3Harris角点检测函数 4.3.4案例实现第4章图像特征检测-本章总结第4章图像特征检测-作业与练习第5章图像特征匹配第5章图像特征匹配-5.1ORB关键点检测与匹配 5.1.1FAST算法 5.1.2BRIEF算法 5.1.3特征匹配 5.1.4代码流程第5章图像特征匹配-5.2案例实现第5章图像特征匹配-本章总结第5章图像特征匹配-作业与练习第6章图像对齐与拼接第6章图像对齐与拼接-6.1全景图像拼接 6.1.1全景图像的拼接原理 6.1.2算法步骤 6.1.3Ransac算法介绍 6.1.4全景图像剪裁第6章图像对齐与拼接-6.2案例实现第6章图像对齐与拼接-本章总结第6章图像对齐与拼接-作业与练习第7章相机运动估计 7.1.1相机测距流程 7.1.2双目相机成像模型 7.1.3极限约束 7.1.4双目测距的优势 7.1.5双目测距的难点第7章相机运动估计-7.2案例实现第7章相机运动估计-本章总结第7章相机运动估计-作业与练习第2部分基于机器学习和深度学习的视觉应用第8章基于SVM模型的手写数字识别 8.1.1手写数字图像 8.1.2图像处理第8章基于SVM模型的手写数字识别-8.2案例实现第8章基于SVM模型的手写数字识别-本章总结第8章基于SVM模型的手写数字识别-作业与练习第9章基于HOG+SVM的行人检测 9.1.1HOG+SVM 9.1.2检测流程 9.1.3滑动窗口 9.1.4非极大值抑制第9章基于HOG+SVM的行人检测-9.2案例实现第9章基于HOG+SVM的行人检测-本章总结第9章基于HOG+SVM的行人检测-作业与练习第10章数据标注第10章数据标注-10.1目标检测数据标注 10.1.1数据收集与数据标注 10.1.2数据标注的通用规则 10.1.3案例实现第10章数据标注-10.2视频目标跟踪数据标注 10.2.1视频与图像数据标注的差异 10.2.2案例实现第10章数据标注-本章总结第10章数据标注-作业与练习第11章水果识别第11章水果识别-11.1LeNet-5模型的训练与评估 11.1.1卷积层 11.1.2池化层 11.1.3ReLU层 11.1.4LeNet-5模型 11.1.5Keras 11.1.6案例实现第11章水果识别-11.2LeNet-5模型的应用 11.2.1使用OpenCV操作摄像头 11.2.2OpenCV的绘图功能 11.2.3OpenCV绘图函数的常见参数 11.2.4Keras模型的保存和加载 11.2.5案例实现第11章水果识别-本章总结第11章水果识别-作业与练习第12章病虫害识别第12章病虫害识别-12.1植物叶子病虫害识别 12.1.1PlantVillage数据集 12.1.2性能评估 12.1.3感受野第12章病虫害识别-12.2案例实现第12章病虫害识别-本章总结第12章病虫害识别-作业与练习第13章相似图像搜索第13章相似图像搜索-13.1以图搜图 13.1.1VGG模型 13.1.2H5模型文件 13.1.3案例实现第13章相似图像搜索-13.2人脸识别 13.2.1人脸检测 13.2.2分析面部特征 13.2.3人脸识别特征提取 13.2.4人脸相似性比较 13.2.5案例实现第13章相似图像搜索-本章总结第13章相似图像搜索-作业与练习第14章多目标检测第14章多目标检测-14.1人脸口罩佩戴检测 14.1.1目标检测 14.1.2YOLO模型 14.1.3YOLOv3模型 14.1.4YOLOv3-Tiny模型第14章多目标检测-14.2案例实现第14章多目标检测-本章总结第14章多目标检测-作业与练习第15章可采摘作物检测第15章可采摘作物检测-15.1番茄成熟度检测 15.1.1数据集 15.1.2RCNN模型 15.1.3SPP-Net模型 15.1.4Fast-RCNN模型 15.1.5Faster-RCNN模型 15.1.6Mask-RCNN模型第15章可采摘作物检测-15.2案例实现第15章可采摘作物检测-本章总结第15章可采摘作物检测-作业与练习第16章智能照片编辑第16章智能照片编辑-16.1图像自动着色 16.1.1GAN模型的基本结构与原理 16.1.2构建GAN模型第16章智能照片编辑-16.2案例实现第16章智能照片编辑-本章总结第16章智能照片编辑-作业与练习第17章超分辨率第17章超分辨率-17.1图像超分辨率 17.1.1SRGAN模型的结构 17.1.2SRGAN模型的损失函数 17.1.3SRGAN模型的评价指标第17章超分辨率-17.2案例实现第17章超分辨率-本章总结第17章超分辨率-作业与练习第18章医学图像分割第18章医学图像分割-18.1眼底血管图像分割 18.1.1图像分割 18.1.2语义分割 18.1.3全卷积神经网络 18.1.4反卷积 18.1.5U-Net模型第18章医学图像分割-18.2案例实现第18章医学图像分割-本章总结第18章医学图像分割-作业与练习第19章医学图像配准第19章医学图像配准-19.1头颈部CT图像配准 19.1.1图像配准方法 19.1.2VoxelMorph配准框架 19.1.3TensorFlow-pix2pix 第19章医学图像配准-19.2案例实现第19章医学图像配准-本章总结第19章医学图像配准-作业与练习第20章视频内容分析第20章视频内容分析-20.1人体动作识别 20.1.1视频动作识别模型 20.1.2UCF-101数据集第20章视频内容分析-20.2案例实现第20章视频内容分析-本章总结第20章视频内容分析-作业与练习第21章图像语义理解第21章图像语义理解-21.1视觉问答 21.1.1编码器-解码器模型 21.1.2光束搜索第21章图像语义理解-21.2案例实现第21章图像语义理解-本章总结第21章图像语义理解-作业与练习第3部分基于深度学习的新兴视觉应用第22章三维空间重建第22章三维空间重建-22.13D-R2N2算法 22.1.1算法简介 22.1.2算法的优势 22.1.3算法的结构第22章三维空间重建-22.2案例实现第22章三维空间重建-本章总结第22章三维空间重建-作业与练习第23章视频稳定第23章视频稳定-23.1人脸视频稳定 23.1.1MobileNet模型 23.1.2SSD模型 23.1.3MobileNet-SSD模型 23.1.4模型评估 23.1.5实时影响第23章视频稳定-23.2案例实现第23章视频稳定-本章总结第23章视频稳定-作业与练习第24章目标检测与跟踪第24章目标检测与跟踪-24.1车辆检测与跟踪 24.1.1UA-DETRAC数据集 24.1.2目标跟踪 24.1.3DeepSORT目标跟踪第24章目标检测与跟踪-24.2案例实现第24章目标检测与跟踪-本章总结第24章目标检测与跟踪-作业与练习第25章风格迁移第25章风格迁移-25.1图像与视频风格迁移 25.1.1理解图像内容和图像风格 25.1.2图像重建 25.1.3风格重建第25章风格迁移-25.2案例实现第25章风格迁移-本章总结第25章风格迁移-作业与练习附录A企业级综合教学项目介绍-1.1智慧停车场管理系统 1.1.1项目概述 1.1.2技能目标附录A企业级综合教学项目介绍-1.2智慧景区管理系统 1.2.1项目概述 1.2.2技能目标附录A企业级综合教学项目介绍-1.3智能考勤打卡系统 1.3.1项目概述 1.3.2技能目标

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